فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی مورفولوژی سلولی و کاهش درهم ریختگی در فاز کنتراست ۲۵ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی مورفولوژی سلولی و کاهش درهم ریختگی در فاز کنتراست ۲۵ صفحه در word دارای ۲۵ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی مورفولوژی سلولی و کاهش درهم ریختگی در فاز کنتراست ۲۵ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی مورفولوژی سلولی و کاهش درهم ریختگی در فاز کنتراست ۲۵ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی مورفولوژی سلولی و کاهش درهم ریختگی در فاز کنتراست ۲۵ صفحه در word :

دانلود ترجمه مقاله طبقه بندی مورفولوژی سلولی و کاهش درهم ریختگی در فاز کنتراست
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۱۵
تعداد صفحه ترجمه:۱۲
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۱۰

موضوع انگلیسی :Cell morphology classification and clutter mitigation
in phase-contrast microscopy images using machine learning
موضوع فارسی:دانلود ترجمه مقاله طبقه بندی مورفولوژی سلولی و کاهش درهم ریختگی در فاز کنتراست
چکیده انگلیسی:Abstract We propose using machine learning techniques
to analyze the shape of living cells in phase-contrast microscopy
images. Large scale studies of cell shape are needed to
understand the response of cells to their environment. Manual
analysis of thousands of microscopy images, however,
is time-consuming and error-prone and necessitates automated
tools.We showhowa combination of shape-based and
appearance-based features of fibroblast cells can be used to
classify their morphological state, using the Adaboost algorithm.
The classification accuracy of our method approaches
the agreement between two expert observers.We also address
the important issue of clutter mitigation by developing a
machine learning approach to distinguish between clutter and
cells in time-lapse microscopy image sequences.
چکیده فارسی: